周回遅れでIT業界デビューしたエンジニアのブログ

就職氷河期にモロにぶち当たり、人生で混迷を極めた末にIT業界に安寧を見出そうとしているアラフォーのお勉強日記です。

Udacity「Intro to Machine Learning」を修了

無事に修了しました。

Sebastian先生、Katie先生、ありがとう!
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courseraのMachine Learningが終わってから、pythonを使った機械学習の実装の基本を押さえたくて始めたこのコース。scikit-learnを使って色々勉強させてもらえました。

やったこと

Python2で実際にアルゴリズムを数種類動かしてから、異常値の検出、クラスタリング、正規化、文章の学習、フィーチャー選別、主成分分析、バリデーション、評価、を順番に学んでいきました。抜粋するとこんな感じ。

  • Naive Bayes
  • SVM
  • Decision Trees
  • K Nearest Neighbors
  • Adaboost
  • Random Forest
  • Regressions
  • Outliers
  • Clustering
  • Feature Scaling
  • Text Learning
  • Feature Selection
  • PCA
  • Validation
  • Evaluation Metrics

小さいプロジェクトをこなしつつ、章末ではエンロン不正会計問題のEメールのデータセットを使って実践、みたいな流れ。
いっぱいやったな……と思っていたら、先生がコースの一番最後にちゃんとまとめてくれました。

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よかったこと

  • 映像が1~2分と短いので中断&再開しやすいし飽きない。
  • しかも小クイズが映像の中でしょっちゅう出てくる
  • 図で言葉でとにかく丁寧に教えてくれる
  • pythonのコーディングも一緒に練習できる

こまったこと

  • 5章ぐらいだったかで日本語の字幕がなくなった

→英語字幕に切り替えてついでに英語の練習もできたのでOKです。

  • python2が使われていたので、データのインストールするときにpython3で動かなかったり

→並行して読んでいるオライリーの「初めてのPython」がPython2なので、違いを覚えられたのでOKです。

→途中でPCを変えたのですが、ダウンロードしなおしました。1回目にダウンロードした時はデータが壊れていたのかプログラムが動かなかったりで、2回ダウンロードして解凍する羽目に。

  • 数学の式が出てこない

→これはcourseraで復習したほうがいいと思いました。でも初学者の方だったらとっつきやすいのでOKです。

んー、あんまり困ってなくない?

こんな人におすすめ

英語に抵抗がなくて、数式なしで機械学習を勉強してみたい人なら間違いなくお勧めです。
カラフルで丁寧で分かりやすいですよ!